一種基於姿態識別的智能座椅、智能交互系統及方法與流程

2023-05-16 12:52:16

本發明涉及智能座具領域，具體為一種基於姿態識別的智能座椅、智能交互系統及方法。

背景技術：

目前，人們工作學習過程中保持坐姿的時間較長，利用智能設備來進行坐姿識別在人們工作學習過程中發揮的作用越來越大，目前，具有坐姿識別功能的智能座椅主要採用多組壓力傳感器來識別坐姿，識別精度較低，且為了有效識別各個方向不同的壓力傳感信號，需使用多組壓力傳感器進行識別，使識別裝置結構複雜。此外，目前已有的具有坐姿識別功能的智能座椅多數僅能實現健康提醒功能，而不具有其他辦公或娛樂功能，不能滿足使用者對智能座椅的使用需求。

具體的說，坐姿識別的智能設備和處理方法都是依賴坐墊內置的壓力傳感器來實現，壓力傳感器需要多組均勻分布在椅墊上並通過使用軟體方法判斷用戶的坐姿傾向，而非一個確切的坐姿描述，比如多個壓力傳感器組只能感應出用戶前傾的動作傾向，卻無法精確描述前傾的幅度，這在上遊應用軟體判斷的時候，會將用戶正確範圍內的坐姿姿態判斷為不良，從而錯誤的發出報警信號給用戶，大大降低了軟體的實用性和用戶體驗，壓力傳感器長期受用戶壓迫使用，精度和穩定性都會發生不可預知的功能性退化。

所以綜上所述，目前還沒有提供性價比高的、用戶使用便捷的、硬體軟體統一集成的解決方案。

技術實現要素：

本發明提出了一種識別精度高、結構簡單、功能多樣的基於姿態識別的智能座椅，本發明採用姿態傳感器採集運動信號，可實現用較少數量傳感器識別多種坐姿，簡化裝置結構，進一步又可採用卡爾曼濾波器對識別後的姿態信息進行去噪處理，提高信號識別精確度，此外，與智能設備結合使用，在實現健康提醒基本功能的基礎上，增加辦公輔助功能和遊戲操作功能，解決了現有技術中設備功能單一，不能滿足使用者需求的問題。

本發明的目的之一是在椅座上安裝姿態傳感器，從而可根據椅座姿態變化產生對應的角速度值與加速度值，為下面進一步的姿態判斷以及姿態幅度判斷提供精確的數據基礎；同時姿態傳感器數值精確，一般一個即可，較之以往設置的一組多個壓力傳感器，不僅提高了精度，還明顯節省了成本。

本發明的目的之二是建立智能座椅與智能設備進行無線通信的交互系統，在實現健康提醒功能的基礎上，實現辦公輔助和遊戲操作功能，解決了現有的智能座椅功能單一的不足，以滿足使用者需求。

本發明的目的之三是提出了一種基於姿態識別的智能交互方法，將姿態傳感器輸出的加速度值和角速度值通過計算得到角度數據，解決了現有技術中僅使用壓力數據識別坐姿誤差較大的問題，對角度數據進行去噪處理，為姿態判斷提供了精確的數據基礎，姿態判斷時，先將角度數據與表示前後水平狀態、左右水平狀態的數值0以及上一次獲取的旋轉角度值做比較，得到初步姿態判斷，進一步將角度數據與預設的角度閾值進行比較，得到不同幅度的姿態信息，得到多種姿態信息，提高姿態判斷的準確度，實現智能設備操作的多樣性操作。

本發明是通過以下技術方案實現的：

一種基於姿態識別的智能座椅，包括智能硬體單元，所述的智能硬體單元包括：

至少一個姿態傳感器，用於感應椅座姿態變化，並根據相應的姿態變化輸出相應的加速度值、角速度值；

無線通信模塊，用於與外界無線通信；

微處理器模塊，用於接收姿態傳感器輸出的相應數值或信號，經處理後得出椅座姿態並通過無線通信模塊對外輸出；

供電模塊，用於對各模塊進行電源供應。

作為優選，至少一個壓力傳感器，與微處理器模塊相連，用於檢測椅座承受的壓力並輸出相應的壓力傳感信號。壓力傳感器偵測到人體入座後，姿態傳感器才開始工作，輸出的才是有效數據，因此這樣可以有效降低系統的功耗。

作為優選，所述的智能座椅包括椅座底板，在椅座底板上設有用於提高姿態傳感器靈敏度的支撐板，姿態傳感器設置在支撐板上。

作為優選，所述的支撐板包括中心支點及沿中心支點周向傾斜向上延伸的側板，所述的側板與椅座底板之間留有間隙，姿態傳感器設置在支撐板上表面中部預設的安裝槽內。姿態傳感器設置在支撐板中部，可以更為均衡並準確的感受支撐板的狀態變化，準確的輸出姿態變化數值。

為了方便接線，作為優選，在安裝槽底部設有走線孔，所述的走線孔將安裝槽與所述的間隙保持相通。

作為優選，所述的支撐板通過螺絲與椅座底板安裝固定。具體的說，是將中心支點與椅座底板安裝固定。

作為優選，所述微處理器模塊根據加速度值和角速度值計算出包含有前後俯仰角度、左右翻滾角度以及旋轉角度的角度數據，經過去噪後獲取穩定的角度數據，並將穩定的角度數據與表示前後水平狀態、左右水平狀態的數值0以及上一次獲取的旋轉角度值做比較得出當前姿態。

作為優選，所述的智能硬體單元還包括用於存儲預先設定信息的存儲模塊；再進一步微處理器模塊又將穩定的角度數據與存儲模塊中預設的角度閾值進行對照，輸出不同幅度的相應姿態信息。識別的姿態或坐姿為正立、左前傾、右前傾，略微前傾、略微後仰、略微左側、略微右側、略微左旋轉，略微右旋轉，大幅度前傾，大幅度後仰、大幅度左側、大幅度右側、大幅度左旋轉，大幅度右旋轉者這十五種坐姿中的一種。

作為優選，所述智能硬體單元還包括用於根據姿態狀態設置對應角度閾值或時間閾值的閾值設置模塊，閾值設置模塊設置的信息存儲在所述的存儲模塊內。

作為優選，所述無線通信模塊為藍牙模塊或wi-fi模塊。

作為優選，所述姿態傳感器設置在智能座椅的椅座、扶手或椅背中的任意位置。

為了準確感知壓力，作為優選，所述壓力傳感器設置在智能座椅的椅座上。

作為優選，所述姿態傳感器為加速度計和陀螺儀的組合；

加速度計用於將檢測到的姿態變化轉化為加速度值；

陀螺儀用於將檢測到的姿態變化轉化為角速度值。

一種基於姿態識別的智能交互系統，包括如上所述的智能座椅以及與其無線通信的智能設備。

作為優選，所述的智能設備為智慧型手機、平板電腦、pc或vr設備中的任意一種。

作為優選，在智能設備上運行有上遊應用軟體，所述微處理器模塊根據加速度值和角速度值計算出包含有前後俯仰角度、左右翻滾角度以及旋轉角度的角度數據，經過去噪後獲取穩定的角度數據，並將穩定的角度數據與表示前後水平狀態、左右水平狀態的數值0以及上一次獲取的旋轉角度值做比較得出當前姿態。

作為優選，智能硬體單元還包括用於存儲預先設定信息的存儲模塊；再進一步微處理器模塊又將穩定的角度數據與存儲模塊中預設的角度閾值進行對照，輸出不同幅度的相應姿態信息；上遊應用軟體根據不同幅度的相應姿態信息，結合自身的應用，轉換為軟體的不同輸入信號，控制上遊應用軟體的執行與流程。

作為優選，在智能設備上運行有上遊應用軟體，上遊應用軟體包括有用於存儲預先設定信息的存儲模塊，上遊應用軟體根據接收到的加速度值和角速度值計算出包含有前後俯仰角度、左右翻滾角度以及旋轉角度的角度數據，經過去噪後獲取穩定的角度數據，並將穩定的角度數據與表示前後水平狀態、左右水平狀態的數值0以及上一次獲取的旋轉角度值做比較得出當前姿態。

作為優選，再進一步微處理器模塊又將穩定的角度數據與存儲模塊中預設的角度閾值進行對照，輸出不同幅度的相應姿態信息；上遊應用軟體根據不同幅度的相應姿態信息，結合自身的應用，轉換為軟體的不同輸入信號，控制上遊應用軟體的執行與流程。

作為優選，所述上遊應用軟體還包括狀態選擇模塊，用於選擇上遊應用軟體所處工作模式，工作模式包括健康提醒模式、辦公輔助模式和遊戲操作模式。

一種基於姿態識別的智能交互方法，包括以下步驟：

s100：智能座椅處於監聽模式，判斷有無用戶坐在椅座上，如果是，則進入工作模式，姿態傳感器檢測椅座姿態變化，執行第二步；否則，保持監聽模式；

s200：智能座椅處於工作模式，姿態傳感器檢測椅座姿態變化，並將檢測到的姿態變化轉換為加速度值(ax，ay，az)和角速度值(gyr_x，gyr_y，gyr_z)，並反饋給微處理器；

s300：微處理器對加速度值(ax，ay，az)和角速度值(gyr_x，gyr_y，gyr_z)進行計算，得到包含有前後俯仰角度、左右翻滾角度以及旋轉角度的角度數據；

s400：微處理器對上述角度數據進行去噪處理，獲得穩定的角度數據；

s500：微處理器將上述穩定的角度數據，並將穩定的角度數據與表示前後水平狀態、左右水平狀態的數值0以及上一次獲取的旋轉角度值做比較得出當前姿態；並發送給智能終端。

作為優選，步驟s100中採用壓力傳感器不斷檢測椅座承受的壓力，若檢測到壓力，則進入工作模式，執行第二步；否則，保持監聽模式。

作為優選，步驟s500還包括步驟：

s501：再進一步又對照基於統計學建立的角度閾值或者通過用戶自行設定的角度閾值，輸出不同幅度的相應姿態信息；最後將不同幅度的相應姿態信息以及原始的傳感器數據通過無線通信模塊發送給智能終端；

s502：智能終端上的上遊應用軟體根據姿態信息，結合自身的應用，轉換為軟體的不同輸入信號，控制上遊應用軟體的執行與流程。

作為優選，還包括以下步驟：

s600：如姿態保持時間大於等於預設的時間閾值，則微處理器向一音頻發生模塊發出控制信號；

s700：音頻發生模塊根據控制信號發出健康狀態聲音信息提示。

作為優選，所述步驟s300具體為：

s301：對加速度值(ax，ay，az)進行分解，分別得到：

前後俯仰角度：

左右翻滾角度：

s302：對角速度值(gyr_x，gyr_y，gyr_z)中的gyr_z進行積分，得到旋轉角度λ0；

s303：獲得姿態角度數據ω0、和λ0。

作為優選，步驟s400中所述去噪是採用卡爾曼濾波器去噪。

與現有技術相比，本發明的有益效果是：

一，識別效率高，能夠識別出默認的15種姿態，通過上遊軟體設定不同的角度閾值，能夠識別更加多的姿態。

二，最低單一姿態傳感器即可工作，數量少，通過附加裝置增強傳感性能，隔絕用戶的直接接觸，提高椅子使用壽命。

三，最低單一壓力傳感器即可工作，數量少，用於判斷是否有使用者就坐，以此判斷是否進入工作狀態，若無人使用，則保持低耗電的監聽模式，降低系統能耗，此外，壓力傳感器只做系統是否今天工作模式的判斷，只需檢測是否有壓力，可以使用低成本的開關模式即可，不需要高精度昂貴的精密壓力傳感器，降低系統成本並提高椅子使用壽命。

附圖說明

圖1是本發明智能椅座的結構示意圖；

圖2是撐板與椅座底板配合的剖面結構示意圖；

圖3是支撐板與椅座底板配合的立體結構示意圖；

圖4是本發明智能硬體單元結構圖；

圖5是本發明的智能座椅中姿態傳感器工作原理示意圖；

圖6是本發明卡爾曼濾波原理示意圖；

圖7是本發明智能交互系統工作流程圖。

附圖標記說明：

1、椅座底板；2、智能硬體單元；3、座椅底盤機構；4、支撐板；5、中心支點；6、側板；7、間隙；8、安裝槽；9、走線孔；10、軟墊；11、支撐腳；12、螺絲安裝孔；21-姿態傳感器；22-壓力傳感器；23-微處理器模塊；24-存儲模塊；25-供電模塊；26-音頻發生模塊；27-閾值設置模塊；28-無線通信模塊。

具體實施方式

下面結合附圖和實施例，對本發明的技術方案做詳細描述。應當理解，附圖中所示各零部件是示意性而非限制性的，各特徵未按比例畫出。

實施例

實施例1：如圖1所示，本發明提供了一種基於姿態識別的智能座椅，包括軟墊10、椅座底板1、座椅底盤機構3和智能硬體單元2，智能硬體單元2安裝於支撐板4的中央位置的安裝槽8中，如圖2所示，支撐板4位於椅座底板1上，支撐板4包括中心支點5及沿中心支點5周向傾斜向上延伸的側板6，側板6與椅座底板1之間有間隙7，支撐板4通過螺絲與椅座底板1固定，螺絲安置於螺絲安裝孔12中，8為安裝槽，用於安裝智能硬體單元2，安裝槽8底部設有走線孔9。

人體坐在座椅上時，臀部接觸椅座後方，椅座後方承受較大壓力，因此，支撐板很容易向後傾斜，即便人體正坐時也是如此，因此這就給姿態判斷帶來了幹擾，為了進一步提高姿態傳感準確性，使支撐板在人體真正產生姿態變化時才會跟隨產生相應變化；如圖3所示，在支撐板4的靠近椅座底板1後端的側板上設有支撐腳11，所述的支撐腳11與椅座底板1相接觸。由此，當人體正坐時，支撐板由於有支撐腳的支撐，基本處於水平狀態，姿態傳感器不會受到幹擾，而當人體向後仰時，會向後施加一個更大的力，會給座椅姿態以及支撐板姿態帶來變化，使姿態傳感器能夠準確的感應。

如圖4所示，智能硬體單元2包括姿態傳感器21、壓力傳感器22、微處理器模塊23、存儲模塊24、供電模塊25、音頻發生模塊26、閾值設置模塊27和無線通信模塊28。

側板6並非單純指代一塊板，如果支撐板4是空心的，側板表示為構成支撐板4的側部板材；如果支撐板4是實心的，因支撐板4下表面周向為傾斜設置的，因此側板6可以指代支撐板4的下表面或側面。

智能座椅處於監聽模式，當有使用者使用時，壓力傳感器22檢測到使用者接觸軟墊10時的壓力，並將該壓力轉化為數位訊號，即壓力傳感信號，微處理器模塊23檢測到壓力傳感信號，切換至工作模式，否則，則判斷無使用者坐在座椅上，保持監聽模式。姿態傳感器21檢測到座椅姿態變化並將其轉化為數位訊號，如圖5所示，以智能椅座中心位置為原點，建立坐標系xyz，姿態傳感器21中的加速度計測量出xyz三個軸方向上的加速度值(ax，ay，az)，取正值時為沿坐標軸正向，取負值時為沿坐標軸負向，姿態傳感器21中的陀螺儀測量出xyz三個軸方向上的角速度值(gyr_x，gyr_y，gyr_z)，取正值為順時針方向，取負值為逆時針方向，微處理器模塊23對加速度值(ax，ay，az)和角速度值(gyr_x，gyr_y，gyr_z)進行計算，具體計算過程如下：

對加速度值(ax，ay，ax)進行分解，分別得到

前後俯仰角度：

左右翻滾角度：

對角速度值(gyr_x，gyr_y，gyr_z)中的gyr_z進行積分，得到旋轉角度λ0；

即獲得姿態角度數據ω0、和λ0，且如圖5所示，方向沿圖5中箭頭所示方向為正值，即ω0角度後仰方向為正值，角度右傾方向為正值，λ0角度順時針方向為正值。

由於測量所在的地理區域不同，震動或者環境溫度不同，姿態傳感器21檢測到的加速度值和角速度值與真實值存在一定偏差，因此計算得到的姿態角度數據與真實數據存在一定的偏差，輸出的姿態角度數據包含了大量的噪音，因此，需要在噪聲中提取信號，即需要尋找一種有最佳線性過濾特性的濾波器，該濾波器在信號與噪聲同時輸入時，在輸出端能將信號儘可能精確地重現出來，而噪聲卻受到最大抑制。本實施例中採用卡爾曼濾波器，卡爾曼濾波器是用於時變線性系統的遞歸濾波器，這個系統可用包含正交狀態變量的微分方程模型來描述，這種濾波器是將過去的測量估計誤差合併到新的測量誤差中來估計將來的誤差，通過系統輸入輸出觀測數據，對系統狀態進行最優估計。卡爾曼濾波器工作原理如圖6所示，具體過程如下所示：

卡爾曼濾波器可以用一個線性隨機微分方程來表示：

x(k)＝ax(k-1)+bu(k)+w(k)(3)

系統測量值用方程表示為：

z(k)＝hx(k)+v(k)(4)

其中，x(k)是k時刻的系統狀態，u(k)是k時刻對系統的控制量，a和b是系統參數，對於多模型系統，他們為矩陣，z(k)是k時刻的測量值，h是測量系統的參數，對於多測量系統，h為矩陣，w(k)和v(k)分別表示過程和測量的噪聲，他們被假設成高斯白噪聲，他們的協方差分別是q，r，且假設他們不隨系統狀態變化而變化。

卡爾曼濾波器系統工作過程如下：

現在系統狀態是k，根據系統的模型，可以基於系統的上一狀態而預測出現在狀態：

x(k|k-1)＝ax(k-1|k-1)+bu(k)(5)

式(5)中，x(k|k-1)是利用上一狀態預測的結果，x(k-1|k-1)是上一狀態最優的結果，u(k)為現在狀態的控制量，由於沒有控制量，該值為0。

用p表示協方差：

p(k|k-1)＝ap(k-1|k-1)a』+q(6)

式(6)中，p(k|k-1)是x(k|k-1)對應的協方差，p(k-1|k-1)是x(k-1|k-1)對應的協方差，a』表示a的轉置矩陣，q是系統過程的協方差。式(5)、(6)即為卡爾曼濾波器中對系統的預測。

下一步，結合預測值和測量值，得到現在狀態(k)的最優化估算值x(k|k)：

x(k|k)＝x(k|k-1)+kg(k)(z(k)-hx(k|k-1))(7)

其中kg為卡爾曼增益：

kg(k)＝p(k|k-1)h』/(hp(k|k-1)h』+r)(8)

由式(7)即得到了k狀態下最優的估算值x(k|k)，下一步更新k狀態下x(k|k)的協方差：

p(k|k)＝(i-kg(k)h)p(k|k-1)(9)

其中i為1的矩陣，由於模型為單測量，i＝1。當系統進入k+1狀態時，p(k|k)就是式(6)的p(k-1|k-1)，即通過自回歸運算實現系統更新過程。

本實施例中，假設測量值是均勻變化，從微觀上看，在短時間內前後一致，且沒有任何人為的控制，所以a＝1，因為沒有控制量，所以u(k)＝0，傳感器測量輸出的數據受溫度或者搖擺的影響，產生的噪音是個總和為0的高斯白噪聲，所以h＝1，因此，卡爾曼濾波器系統工作過程方程可簡化為如下形式：

x(k|k-1)＝x(k-1|k-1)(10)

p(k|k-1)＝p(k-1|k-1)+q(11)

x(k|k)＝x(k|k-1)+kg(k)(z(k)-x(k|k-1))(12)

kg(k)＝p(k|k-1)/(p(k|k-1)+r)(13)

p(k|k)＝(1-kg(k))p(k|k-1)(14)

當系統進入k+1狀態時，p(k|k)即為式(11)中的p(k-1|k-1)，，即通過自回歸運算實現系統更新過程。

本實施例中，輸入卡爾曼濾波器的輸入信號為姿態角度數據ω0、和λ0，輸出為經過去噪處理的穩定的姿態角度數據ω、和λ。智能座椅按一定的時間間隔檢測座椅姿態變化，本實施例中，選取5分鐘為一個時間間隔，時間間隔前一時刻檢測到的運動狀態去噪後的姿態角度數據為ω0、和λ0，時間間隔後一時刻檢測到的運動狀態去噪後的姿態角度數據為ω1、和λ1，存儲模塊中預先存儲或使用者通過閾值設置模塊設定的角度閾值為ωth、和λth，表示存儲模塊中預先存儲或使用者通過閾值設置模塊27設定的斜前方角判斷角度閾值，角度閾值均為正值，微處理器模塊23將穩定的角度數據與表示前後水平狀態、左右水平狀態的數值0以及上一次獲取的旋轉角度值做比較得出當前姿態，進一步的，微處理器模塊23將穩定的角度數據與存儲模塊中預設的角度閾值或使用者通過閾值設置模塊設定的角度閾值進行對照，輸出不同幅度的相應姿態信息，該閾值為基於統計學建立，具體判別過程如下：

(1)左傾姿態

①左傾判斷

判斷條件成立時，判斷使用者有左傾的趨勢，判斷為使用者坐姿正在向左傾斜，姿態信息為左傾。

②左傾幅度判斷

判斷條件成立的時候，使用者坐姿為略微左傾；

判斷條件成立的時候，使用者坐姿為大幅度左傾。

(2)右傾姿態

①右傾判斷

判斷條件成立的時候，判斷使用者有右傾的趨勢，判斷為使用者坐姿正在向右傾斜，姿態信息為右傾。

②右傾幅度判斷

判斷條件成立的時候，使用者坐姿為略微右傾；

判斷條件成立的時候使用者坐姿為大幅度右傾。

(3)前傾姿態

①前傾判斷

判斷條件ω1＜0，並且成立的時候，判斷使用者有前傾的趨勢，判斷為使用者坐姿正在向前傾斜，姿態信息為前傾。

②前傾幅度判斷

判斷條件0＞ω1＞-ωth成立的時候，使用者坐姿為略微前傾；

判斷條件ω1≤-ωth成立的時候使用者坐姿為大幅度前傾。

(4)後仰姿態

①後仰判斷

判斷條件ω1＞0成立的時候，判斷使用者有後仰的趨勢，判斷為使用者坐姿正在向後仰臥，姿態信息為後仰。

②後仰幅度判斷

判斷條件0＜ω1＜ωth成立的時候，使用者坐姿為略微後仰；

判斷條件ω1≥ωth成立的時候，使用者坐姿為大幅度後仰。

(5)左旋轉姿態

①左旋轉判斷

判斷條件λ1＜λ0成立的時候，判斷使用者有左旋轉的趨勢，判斷為使用者坐姿正在向左旋轉，姿態信息為左旋轉。

②左旋轉幅度判斷

判斷條件λ1＜λ0且|λ1-λ0|＜λth成立的時候，使用者坐姿為略微左旋轉；

判斷條件λ1＜λ0且|λ1-λ0≥λth成立的時候，使用者坐姿為大幅度左旋轉。

(6)右旋轉姿態

①右旋轉判斷

判斷條件λ1＞λ0成立的時候，判斷使用者有右旋轉的趨勢，判斷為使用者坐姿正在向右旋轉，姿態信息為右旋轉。

②右旋轉幅度判斷

判斷條件λ1＞λ0且|λ1-λ0|＜λth成立的時候，使用者坐姿為略微右旋轉；

判斷條件λ1＞λ0且|λ1-λ0|≥λth成立的時候，使用者坐姿為大幅度右旋轉。

(7)斜向傾斜姿態

當或者時候，做出如下二次判斷：

判斷條件ω1＜0，並且成立的時候，判斷使用者有左前傾的趨勢，判斷為使用者坐姿正在向左前斜方向傾斜，姿態信息為左前傾；

判斷條件ω1＜0，並且成立的時候，判斷使用者有右前傾的趨勢，判斷為使用者坐姿正在向右前斜方向傾斜，姿態信息為右前傾；

判斷條件ω1＞0，並且成立的時候，判斷使用者有左前傾的趨勢，判斷為使用者坐姿正在向左後斜方向傾斜，姿態信息為左後傾；

判斷條件ω1＞0，並且成立的時候，判斷使用者有右前傾的趨勢，判斷為使用者坐姿正在向右後斜方向傾斜，姿態信息為右後傾。

(8)就坐姿態

智能座椅處於監聽模式，當有使用者使用時，壓力傳感器22檢測到使用者接觸軟墊10時的壓力，並將該壓力轉化為數位訊號，即壓力傳感信號，微處理器模塊23檢測到壓力傳感信號，切換至工作模式，判定為就坐。

微處理器模塊23將姿態信息與存儲模塊24中已經預存的姿態信息比對，若一致，且坐姿保持時間大於等於存儲模塊中已經預存的或通過閾值設置模塊27設定的時間閾值，微處理器模塊23向音頻發生模塊26發出控制信號，本實施例中，時間閾值設定為20分鐘，音頻發生模塊26根據控制信號發出健康狀態聲音信息提示，若使用者保持前傾坐姿超過20分鐘，則提示使用者久坐未活動，若使用者保持左前傾坐姿超過20分鐘，則提示使用者坐姿不良。

實施例2：

一種基於姿態識別的智能交互系統，本實施例與實施例1的區別在於，本實施例包括實施例1中的基於姿態識別的智能椅座以及與其無線通信的智能設備，可通信的智能設備還包括狀態選擇模塊，用於選擇微處理器模塊所處工作狀態，工作狀態包括健康提醒狀態、辦公提醒狀態和遊戲操作狀態，其中，可通信的智能設備為智慧型手機、平板電腦、pc或vr設備中的任意一種。

具體工作流程如圖7所示，智能座椅處於監聽模式，當有使用者使用時，壓力傳感器22檢測到使用者接觸軟墊10時的壓力，並將該壓力轉化為數位訊號，即壓力傳感信號，微處理器模塊23檢測到壓力傳感信號，切換至工作模式，否則，則判斷無使用者坐在座椅上，保持監聽模式。姿態傳感器21檢測座椅姿態並將其轉化為數位訊號，即加速度值(ax，ay，az)和角速度值(gyr_x，gyr_y，gyr_z)，微處理器模塊23對加速度值(ax，ay，az)和角速度值(gyr_x，gyr_y，gyr_z)進行計算，獲得姿態角度數據ω0、和λ0，使用卡爾曼濾波器對姿態角度數據ω0、和λ0進行去噪，得到的穩定的姿態角度數據ω、和λ。微處理器模塊將穩定的角度數據與表示前後水平狀態、左右水平狀態的數值0以及上一次獲取的旋轉角度值做比較得出當前姿態，進一步的，微處理器模塊23將穩定的角度數據與存儲模塊中預設的角度閾值或使用者通過閾值設置模塊設定的角度閾值進行對照，輸出不同幅度的相應姿態信息，該閾值為基於統計學建立，具體判別過程與實施例1中相同。

無線通信模塊28將該姿態信息發送到智能設備，智能設備通過狀態選擇模塊切換工作狀態，工作狀態包括健康提醒狀態、辦公提醒狀態和遊戲操作狀態，智能設備根據姿態信息和工作狀態執行相應操作。或者，無線通信模塊28將加速度值(ax，ay，az)和角速度值(gyr_x，gyr_y，gyr_z)發送到智能設備，智能設備對加速度值(ax，ay，az)和角速度值(gyr_x，gyr_y，gyr_z)進行計算，獲得姿態角度數據ω0、和λ0，使用卡爾曼濾波器對姿態角度數據ω0、和λ0進行去噪，得到的穩定的姿態角度數據ω、和λ。智能設備將穩定的角度數據與表示前後水平狀態、左右水平狀態的數值0以及上一次獲取的旋轉角度值做比較得出當前姿態，進一步的，智能設備將穩定的角度數據與存儲模塊中預設的角度閾值或使用者通過閾值設置模塊設定的角度閾值進行對照，輸出不同幅度的相應姿態信息，該閾值為基於統計學建立，具體判別過程與實施例1中相同，智能設備通過狀態選擇模塊切換工作狀態，工作狀態包括健康提醒狀態、辦公提醒狀態和遊戲操作狀態，智能設備根據姿態信息和工作狀態執行相應操作。

若智能設備處於健康提醒狀態，則智能設備將姿態信息與存儲模塊中的姿態信息對比，若一致，且坐姿保持時間大於等於存儲模塊中預存的時間閾值，則發出健康提醒；若智能設備處於辦公提醒狀態，則智能設備將姿態信息與存儲模塊中的姿態信息比對，若一致，則提取出姿態信息對應的辦公信息，如姿態信息為就坐，則顯示商務信息，姿態信息為後仰，則顯示生活服務信息，姿態信息為前傾，則啟動商務辦公信息監測；若智能設備處於遊戲操作狀態，則智能設備將姿態信息與存儲模塊中姿態信息比對，若一致，則提取出姿態信息對應的遊戲操作指令，如姿態信息為略微左傾或略微右傾，則控制遊戲道具左移或右移，若姿態信息為大幅度左傾或大幅度右傾，則控制人物左移或右移，若姿態信息為前傾，則控制遊戲人物下蹲，若姿態信息為後仰，則控制遊戲人物起跳。

以上藉助優選實施例對本發明的技術方案進行的說明是示意性的而非限制性的。本領域的普通技術人員在上述實施例的基礎上可以對各實施例所記載的技術方案進行修改，或者對其中部分技術特徵進行等同替換；而這些修改或者替換，都應涵蓋在本發明的保護範圍之內。因此，本發明的保護範圍應該以權利要求的保護範圍為準。